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Enregistrement W1998404442 · doi:10.1121/1.4831431

Speaking tongues are always braced

2013· article· en· W1998404442 sur OpenAlexaff
Bryan Gick, Blake Allen, Ian Stavness, Ian Wilson

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBracingTongueVocal tractBraceAcousticsAudiologyComputer scienceMedicineSpeech recognitionStructural engineeringEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bracing the tongue against rigid vocal tract surfaces (i.e., teeth or palate) has been suggested to be important in facilitating certain kinds of tongue movements [Stone, J. Acoust. Soc. Am. 81, 2207–2218 (1990)]. However, previous studies have generally sought bracing in only a narrow range of phonetic contexts, resulting in a widespread view of bracing as an occasional state, peculiar to specific sounds or sound combinations. The present study uses electropalatography (EPG) as well as ultrasound imaging and electromagnetic articulometry (EMA) to describe tongue bracing in continuous speech passages, finding that the tongue is almost constantly braced against lateral surfaces during running speech. Analysis of archival data from the male and female speakers of American English in the KayPENTAX Palatometer Database (Model 4333) shows that they brace the tongue continuously, except during a small percentage of low vowels, and during a larger percentage of instances of /l/. Additional measures using all three devices, as well as biomechanical simulations using ArtiSynth (www.artisynth.org), provide further insight, indicating that the tongue also braces against the central palate and/or lower jaw, and that bracing points slide anteroposteriorly across speech sounds. These results suggest that bracing is a constant and necessary aspect of tongue motor control.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,293 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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